贝叶斯统计适用条件

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贝叶斯统计适用条件:定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法,基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身。

由于产品的设计、生产都有一定的继承性,这样就存在许多相关产品的信息以及先验信息可以利用,贝叶斯统计学派认为利用这些先验信息不仅可以减少样本容量,而且在很多情况还可以提高统计精度;而经典统计学派忽略了这些信息。

研究意义

人们根据不确定性信息作出推理和决策需要对各种结论的概率作出估计,这类推理称为概率推理。概率推理既是概率学和逻辑学的研究对象,也是心理学的研究对象,但研究的角度是不同的。概率学和逻辑学研究的是客观概率推算的公式或规则;而心理学研究人们主观概率估计的认知加工过程规律。

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